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时间:2020-03-27
《小波算法在旋转机械故障诊断系统中的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、·46·工业仪表与自动化装置2014年第1期小波算法在旋转机械故障诊断系统中的应用胡晶,范铮(1.嘉峪关市建设局安监站,甘肃嘉峪关751300;2.兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州730050)摘要:目前旋转机械在社会各个方面均有着广泛的应用,同时旋转机械的故障也十分普遍。一旦发生故障就会造成巨大的经济损失。该文基于小波算法对旋转机械故障特征进行提取,在时域和频域中对提取数据进行分析处理,在上位中对故障诊断结果进行显示。以VisualStudio2010为开发平台,c#为开发语言,运用小波算法,
2、最终完成了故障诊断系统的开发。验证结果表明,该诊断系统具有诊断精度高、速度快等优点。关键词:电机;故障诊断;小波算法;时频域中图分类号:TP271.8;TP274文献标志码:A文章编号:1000—0682(2014)01—0046—05ApplicationofwaveletalgorithminrotatingmachineryfaultdiagnosissystemHUJing,FANZheng(1.JiayuguanCityConstructionBureauofSafetySupervision
3、Station,GansuJiayuguan751300,China;2.CollegeofElectricalandInformationEngineering,LanzhouUniversityofTechnology,Lanzhou730050,China)Abstract:Nowadaysrotatingmachineryarewidelyusedinallaspectsofsociety,whilemechanicalfailureisalsoverycommon.Hugeeconomiclo
4、sseswillbecausedaslongasmechanicalfailureoccurs.Thispaperextractfaultfeaturebasedonwaveletalgorithm,analyzedatainthetimeandfrequencydo—mains,displaydiagnosticsonthehostcomputer.Adevelopmentprogramforrotatingmachineryfaultdi-agnosissystembasedonC#language
5、andwaveletalgorithm.whichhavingVisualStudio2010employedasaplatform.Theapplicationinpracticeprovesthehighprecisionandspeedofthissystem.Keywords:motor;diagnosisfault;waveletalgorithm;timeandfrequencydomain过变换能充分突出问题某些方面的特征。因此实现0引言c#和小波算法的有机结合,开发的软件将具有友好旋转机
6、械被广泛应用于社会生产各个领域,是的界面和较高的诊断精度,能够扩展到更广的应用工业生产领域应用最广泛的设备之一,一旦发生故领域。障,将会造成巨大的经济损失。因此,研究旋转机械1旋转机械常见故障及机理的故障诊断具有重大意义。c}}是专门用于.NET的新编程语言,开发应用程序界面和操作外围设备快由于旋转机械的结构及零部件设计加工、安装捷高效,同时具有低级内存访问性、高效的数据访问调试、维护检修等方面的原因和运行操作中工况的和设备操作能力;小波变换是一种新的变换分析方影响,其内部零部件必然受到机械应力、热应力
7、、化法,它继承和发展了短时傅里叶变换局部化的思想,学应力及电气应力等多种作用。随着时间的推移,同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点,能够这种物理作用的积累将使旋转机械的运行状态不断提供一个随频率改变的时间一频率窗口,是进行信发生变化,随之可能产生异常、恶化或故障。因此可号时频分析和处理的理想工具,它的主要特点是通以通过对振动的监测来判断系统的工作状态。由于振动监测技术具有多参数、多维性、可传递收稿日期:2013—06—7性和可实现性等优点而得到了迅速的发展,因而将作者简介:胡晶(1960),湖北安陆人
8、,工程师,从事城市管理工作。振动监测作为旋转机械状态监测与故障诊断的主要2014年第1期工业仪表与自动化装置·47·手段。旋转机械故障的种类繁多,形式各异,其中最因此可用于旋转机械故障诊断的能量特征提取。常见的故障有以下几种:转子不平衡、转子不对中、下面用小波变化系数的平方来计算小波包分解转子碰摩、轴承座松动等。第层分解水平上的第个分频段上的能量:Ⅳ旋转机械因故障产生的振动信号的频域特征基E(j,)=∑[dl(,)](z=1,2,⋯,Ⅳ)本
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